当 BERT 失效——电子健康档案分类的局限
计算与语言
2022-08-25 v1 机器学习
摘要
Transformer 是强大的文本表征学习器，可用于各类临床决策支持任务。尽管它们在再入院预测上优于基线，但并非绝对可靠。本文中，我们考察这样一个失效案例，并报告导致预测性能下降的模式。
引用
@article{arxiv.2208.10245,
title = {When BERT Fails -- The Limits of EHR Classification},
author = {Augusto Garcia-Agundez and Carsten Eickhoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.10245},
year = {2022}
}